DDPM 2.1 前向扩散过程 前向扩散过程实际就是给真实样本图片x_0加入高斯噪声的一个过程,通过T次不断的对x_0加入高斯噪声,得到x_1,x_2,...,x_T ,那么整个过程中,时刻t 只与时刻t-1有关,由此整个前向扩散过程就构成了一个马尔可夫链;又因为其状态转移遵循高斯分布,所以称该马尔可夫链为高斯马尔可夫链[1]。同时通过
Diffusion Model学习——DDPM原理解读 CodeL...发表于深度学习模... 小白也可以清晰理解diffusion原理: DDPM 前言现在大火的stable diffusion系列,Sora,stable video diffusion等视频生成模型都是基于了diffusion模型。而diffusion模型的基石就是DDPM算法(之后有一些diffusion的加速方法,但是原… 梦想成真发表于AIGC 随机微分...
这里通常指的就是扩散模型,采用文字作为引导(guidance)的扩散模型原理,如DDPM、DDIM等扩散模型。 Decoder:用图片的中间产物作为输入,产出最终的图片。Decoder的选择也有很多,同样也能用一个扩散模型作为Decoder。 总结 Stable Diffusion主要包含三个模块: VAE模块:Variational Auto Encoder, ELBO loss, KL loss, GAN,Var...